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B028465 - MULTIAGENT SYSTEMS
Principali informazioni
Lingua Insegnamento
Contenuto del corso
Libri di testo consigliati
Obiettivi Formativi
Metodi Didattici
Modalità di verifica apprendimento
Programma del corso
Anno Accademico 2022-23
Coorte 2021 - Laurea Magistrale in INGEGNERIA INFORMATICA
Anno di corso
Secondo Anno - Primo Semestre
Dipartimento di Afferenza
Ingegneria dell'Informazione
Tipo insegnamento
Attività formativa monodisciplinare
Settore Scientifico disciplinare
ING-INF/04 - AUTOMATICA
Crediti Formativi
6
Ore Didattica
48
Periodo didattico
12/09/2022 ⇒ 16/12/2022
Frequenza Obbligatoria
No
Tipo Valutazione
Voto Finale
Contenuto del corso
mostra
Programma del corso
mostra
Docenza
Mutuazione
Insegnamento mutuato da:
B031274 - AUTONOMOUS AGENTS AND INTELLIGENT ROBOTICS
Laurea Magistrale in INTELLIGENZA ARTIFICIALE
B031274 - AUTONOMOUS AGENTS AND INTELLIGENT ROBOTICS
Laurea Magistrale in INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Lingua Insegnamento
ITALIANO
Contenuto del corso
Gli argomenti trattati comprendono: modelli di agenti intelligenti e sistemi multi-agente, algoritmi distribuiti di controllo ed elaborazione dei dati, reinforcement learning, applicazioni (navigazione di robot, reti di sensori, sistemi multi-robot, controllo di formazione, apprendimento automatico su reti, ecc.).
Libri di testo consigliati (Cerca nel catalogo della biblioteca)
Appunti del corso.
Obiettivi Formativi
Il corso mira a fornire metodologie per modellare, analizzare e progettare agenti autonomi intelligenti in grado di svolgere compiti complessi, anche tenendo conto di:
-agenti fisici e virtuali (processori, software, sensori, veicoli autonomi, robot, ecc.);
- agenti, anche non omogenei, interagenti tra loro;
- un’informazione non centralizzata ma locale.
-agenti fisici e virtuali (processori, software, sensori, veicoli autonomi, robot, ecc.);
- agenti, anche non omogenei, interagenti tra loro;
- un’informazione non centralizzata ma locale.
Metodi Didattici
Lezioni e esercitazioni in aula. Seminari di approfondimento.
Modalità di verifica apprendimento
Prova orale e/o elaborato.
Programma del corso
1. AGENTI INTELLIGENTI
Agenti e sistemi multi-agente. Coordinamento e competizione nei sistemi multi-agente. Principali paradigmi per la realizzazione di agenti intelligenti: pianificazione e behaviors.
2. ROBOT MOTION PLANNING
Spazio delle configurazioni e pianificazione del moto di un robot.
Soluzioni basate sul planning: approccio geometrico, decomposizione in celle, algoritmi PRM e RRT.
Soluzioni basate sui behaviors: algoritmi di tipo Bug, metodo dei potenziali artificiali.
3. ELEMENTI DI TEORIA DEI GRAFI
Connettività di un grafo. Laplaciano di un grafo: proprietà e applicazioni (partizionamento di un grafo, clustering spettrale).
4. SINCRONIZZAZIONE E COORDINAMENTO NEI SISTEMI MULTI-AGENTE
Consenso per grafi indiretti e diretti. Applicazioni (reti sociali, calcolo distribuito). Potenziali artificiali per la sincronizzazione e il coordinamento.
5. SISTEMI MULTI_ROBOT
Algoritmi di coordinamento per il controllo di formazione. Mantenimento della connettività e prevenzione delle collisioni. Problemi di covering e esplorazione. Cenni alle tecniche per la mappatura di ambienti.
6. TECNICHE DI OTTIMIZZAZIONE E APPRENDIMENTO AUTOMATICO PER SISTEMI MULTI-AGENTE
Algoritmi di regressione distribuita su reti. I minimi-quadrati distribuiti. Ottimizzazione distribuita su reti. Fusione dell'informazione centralizzata e distribuita. Cenni alle reti di sensori e alla stima distribuita.
7. REINFORCEMENT LEARNING
Processi decisionali di Markov. Programmazione dinamica stocastica. Algoritmi di value e policy iteration. Reinforcement learning: metodo delle differenze temporali, metodo Monte Carlo, Q-learning, policy gradient. Reinforcement learning nei sistemi multi-agente.
Agenti e sistemi multi-agente. Coordinamento e competizione nei sistemi multi-agente. Principali paradigmi per la realizzazione di agenti intelligenti: pianificazione e behaviors.
2. ROBOT MOTION PLANNING
Spazio delle configurazioni e pianificazione del moto di un robot.
Soluzioni basate sul planning: approccio geometrico, decomposizione in celle, algoritmi PRM e RRT.
Soluzioni basate sui behaviors: algoritmi di tipo Bug, metodo dei potenziali artificiali.
3. ELEMENTI DI TEORIA DEI GRAFI
Connettività di un grafo. Laplaciano di un grafo: proprietà e applicazioni (partizionamento di un grafo, clustering spettrale).
4. SINCRONIZZAZIONE E COORDINAMENTO NEI SISTEMI MULTI-AGENTE
Consenso per grafi indiretti e diretti. Applicazioni (reti sociali, calcolo distribuito). Potenziali artificiali per la sincronizzazione e il coordinamento.
5. SISTEMI MULTI_ROBOT
Algoritmi di coordinamento per il controllo di formazione. Mantenimento della connettività e prevenzione delle collisioni. Problemi di covering e esplorazione. Cenni alle tecniche per la mappatura di ambienti.
6. TECNICHE DI OTTIMIZZAZIONE E APPRENDIMENTO AUTOMATICO PER SISTEMI MULTI-AGENTE
Algoritmi di regressione distribuita su reti. I minimi-quadrati distribuiti. Ottimizzazione distribuita su reti. Fusione dell'informazione centralizzata e distribuita. Cenni alle reti di sensori e alla stima distribuita.
7. REINFORCEMENT LEARNING
Processi decisionali di Markov. Programmazione dinamica stocastica. Algoritmi di value e policy iteration. Reinforcement learning: metodo delle differenze temporali, metodo Monte Carlo, Q-learning, policy gradient. Reinforcement learning nei sistemi multi-agente.